帮我写一个偏振三维重建的代码

偏振三维重建是一种利用偏振成像技术获取的偏振图像数据来重建三维场景的方法。下面是一个简单的偏振三维重建的代码示例，供参考：

import numpy as np
import cv2

# 读取偏振图像数据
img0 = cv2.imread('img0.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img45 = cv2.imread('img45.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img90 = cv2.imread('img90.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算偏振角度
theta = np.arctan2(2 * (img45 - img90), img0 - img90) / 2

# 计算深度信息
depth = 1 / np.tan(theta)

# 显示深度图像
cv2.imshow('Depth Map', depth)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读取了三张偏振图像数据，分别对应偏振角度为0度、45度和90度的图像。然后，根据偏振角度的计算公式，我们计算出每个像素点的偏振角度值。最后，根据偏振角度值计算出深度信息，并将深度图像显示出来。

需要注意的是，这个示例只是一个简单的偏振三维重建的代码示例，实际的偏振三维重建需要考虑更多的因素，例如光源的方向、材质的反射率等等。